Course Outline

Pengantar Federated Learning dalam Pelayanan Kesehatan

  • Tinjauan umum konsep dan aplikasi Federated Learning
  • Tantangan dalam penerapan Federated Learning pada data kesehatan
  • Manfaat utama dan kasus penggunaan di sektor perawatan kesehatan

Memastikan Privasi dan Keamanan Data

  • Kekhawatiran privasi data pasien dalam model AI
  • Menerapkan protokol Federated Learning yang aman
  • Pertimbangan etika dalam manajemen data perawatan kesehatan

Pelatihan Model Kolaboratif Lintas Lembaga

  • Federated Learning arsitektur untuk kolaborasi multi-institusi
  • Berbagi dan melatih model AI tanpa berbagi data
  • Mengatasi tantangan dalam kolaborasi lintas lembaga

Studi Kasus Dunia Nyata

  • Studi kasus: Federated Learning dalam pencitraan medis
  • Studi kasus: Federated Learning untuk analisis prediktif dalam perawatan kesehatan
  • Aplikasi praktis dan pelajaran yang didapat

Implementasi Federated Learning dalam Pengaturan Layanan Kesehatan

  • Alat dan kerangka kerja untuk layanan kesehatan Federated Learning
  • Mengintegrasikan Federated Learning dengan sistem layanan kesehatan yang ada
  • Mengevaluasi kinerja dan dampak model Federated Learning

Tren Masa Depan Federated Learning untuk Layanan Kesehatan

  • Teknologi baru dan dampaknya terhadap AI di bidang kesehatan
  • Arah masa depan Federated Learning dalam bidang kesehatan
  • Menjelajahi peluang untuk inovasi dan perbaikan

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pengalaman dengan pembelajaran mesin atau AI dalam perawatan kesehatan
  • Pemahaman tentang privasi data pasien dan pertimbangan etika
  • Kemampuan dalam Python pemrograman

Hadirin

  • Ilmuwan data perawatan kesehatan
  • Biospesialis informatika
  • Pengembang AI dalam bidang kesehatan
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories